基于蚁群算法的配送路径优化系统研究

充分考虑了路况、天气条件、交通条件等因素对配送的影响,在前人研究的基础上建立了包括车辆配送固定费用和其他相关费用,并带有时间窗约束的以运输费用最小为目标函数的数学模型.最后介绍了系统和数据库的设计思路,结合蚁群算法的基本原理,成功实现了该系统,提高了配送效率.     

基于蚁群算法的配送路径优化系统研究

充分考虑了路况、天气条件、交通条件等因素对配送的影响,在前人研究的基础上建立了包括车辆配送固定费用和其他相关费用,并带有时间窗约束的以运输费用最小为目标函数的数学模型。最后介绍了系统和数据库的设计思路,结合蚁群算法的基本原理,成功实现了该系统,提高了配送效率。     

基于蚁群算法的供应链滚动优化决策方法

针对钢铁供应链最终客户的需求不确定性,提出了一种将蚁群算法与滚动优化算法相结合的供应链优化决策方法,旨在满足最终客户不确定性需求的同时降低成本。通过实施滚动优化策略,来减少需求不确定性导致的决策失误。在优化模型中考虑了采购规模和生产规模对单位成本的非线性影响。为求解滚动优化中的非线性优化问题,通过将成本等效为路径的长度,将决策变量的候选解等效为城市,从而把决策优化问题转化为蚁群路径寻优问题。在每次静态优化中,优化算法根据历史数据和反馈信息来确定优化决策变量。针对一个包括供应商、生产商、零售商和最终客户的供应链对象进行了仿真研究,结果表明了所提方法在克服需求不确定和模型非线性方面的有效性。     

改进蚁群算法下的物料配送路径优化研究

为满足混线生产车间物料配送准时化的需求,以配送路径最小为目标函数,满足配送工具装载量、工位时间窗等约束条件,分析并建立了车间物料配送路径优化问题的模型。基于蚁群算法对蚂蚁选择概率作改进,引入确定性和探索性搜索扩大搜索空间,并结合遗传算法里的相关操作,改善全局搜索的局限性和收敛速度,运用改进的蚁群算法对模型求解。最后通过某汽车后桥生产车间实际案例分析,验证了该算法的有效性。为制造企业车间物料配送优化提供了可参考的模型和算法。     

基于GIS的应急物资配送路径优化算法研究

为了保障人民群众生命财产安全,应急物资的快速、安全配送是非常重要的,将GIS应用于应急物资配送中,结合计算机技术,将优化路径可视化,有效的提高配送效率。论文提出一种配送模型,用蚁群算法解决,利用Delphi编程,系统实现路径优化功能。     

基于蚁群算法的电力急救包应用与补仓配送研究

在南方电网提出的"一体化、集约化"经营策略的指导下,旨在进一步提升南方电网的电力物资管理效率,本文建立了一种基于蚁群算法的电力急救包配送模型.首先建立急救包补仓配送VRP模型,并设定好各种限制条件;然后,把模型求解过程描述为TSP旅行问题,引用蚁群算法求解目标函数;最后,结合相关数据和参数设置,以A供电局为例,求解出A...     

基于蚁群算法的车间配送路径优化的仿真研究

介绍了蚁群算法的基本原理及算法的实现,并用蚁群算法来解决车间配送系统中的路径优化问题.通过VC6.0进行实例仿真,取得了很好的搜索效果,表明该方法能有效的发现最优解.     

蚁群算法在车间配送路径优化中的应用

路径优化是一类复杂的组合优化问题。基于蚁群算法的基本原理及算法的实现，通过VC6．0编程求解车间配送系统中的最优路径，取得了很好的效果，表明该方法能有效地发现最优解。     

基于MATLAB的蚁群算法仿真研究

介绍了基于MATLAB的蚁群算法仿真研究,对佛罗里达州六城市旅行商问题进行了MATLAB仿真,计算结果显示,作为新型进化算法,蚁群算法能够解决复杂组合优化问题.     

基于蚁群算法的选择装配

选择装配是一种由低加工精度零件获得高精度装配件的方法,可归纳为一个组合优化问题,蚁群算法是解决这类问题的有效方法.综合考虑选择装配中的匹配率和匹配精度,提出以综合装配质量指标为选择装配的目标函数.为了求解选择装配的组合优化问题,在蚁群算法的框架内提出一个考虑信息素分布为节点模式的蚁群算法解构造图模型,并详细讨论蚁群算法的实现过程.通过对实例的仿真计算,考证该方法的实效性.     

蚁群优化算法研究综述

介绍了蚁群优化算法的基本原理、流程和研究现状,重点评述了近年来蚁群优化算法在组合优化和连续优化两个领域的研究现状,并展望了这一领域的研究方向。     

基于蚁群算法的机械优化设计

介绍了蚁群算法的原理、模型和算法实现过程。说明了蚁群算法应用于机械优化计算切实可行，为复杂的机械优化设计问题提供了新的思路和方法。     

基于蚁群优化UKF算法的汽车状态估计

针对汽车状态估计中过程噪声和观测噪声的时变特性,提出一种新的自适应滤波算法。该算法基于三自由度非线性汽车动力学模型,在利用UKF对汽车状态量进行估计的同时,引入蚁群优化算法,根据目标函数对过程噪声和观测噪声进行寻优,实现了过程噪声和观测噪声的自适应作用,估计精度的大幅提高。虚拟实验验证了蚁群优化UKF算法的鲁棒性和精度。研究结果对汽车主动控制系统的开发具有重大的理论指导意义。     

基于蚂蚁算法的混合离散变量机械优化设计方法

引入蚁群更新、沿途搜索等策略对蚂蚁算法进行了改进。为了求解混合离散变量优化设计问题，在搜索过程中对设计变量进行工程化处理，蚂蚁按处理后的变量进行离散搜索。采用MATLAB语言设计了蚂蚁算法程序，通过典型优化设计问题进行了验证，并给出了混合离散变量机械优化设计实例。实例表明，改进后的蚂蚁算法全局收敛能力强，程序运行可靠。     

基亏蚁群算法的电子装配工艺优化研究

针对电子装配过程中效率低下的问题,提出了基于蚁群算法的电子装配过程中焊接工艺优化算法。该算法利用蚁群信息素反馈机制和概率选择机制,很好地解决了电子装配过程中不同特性元器件及其对应印制板焊盘操作顺序的优化问题,并应用C＋＋语言编制计算程序,实现对算法的快速求解,最后通过实例验证了该算法的可行性和有效性。通过蚁群算法在电子装配工艺优化中的合理应用,提高了电路板焊接速度与盾量,极大地提升了生产效率和高端电子产品装配的可靠性。     

基于改进蚁群算法的智能配电网网格化规划方法研究

为提高智能配电网规划能力,提出一种基于改进蚁群算法的智能配电网网格化规划方法。首先采用分块区域网格规划方法模拟智能配电网网格化参数,根据蚁群个体行为差异性定义节点规划度,再通过模板匹配和寻优得到节点部署模型。然后计算用户侧谐波阻抗实现智能配电网网格化规划过程的参数寻优,提高智能配电网网格化组合能力。在此基础上,建立谐波振荡的调制模型,在实现规划过程抗干扰抑制后,以谐波参数作为约束代价指标,在改进蚁群寻优控制下,实现智能配电网网格化规划设计。仿真实验结果表明:采用该方法实现配电网网格化规划后,配电网的输出稳定性较好,参数融合度水平较高。     

基于蚂蚁算法和SVR的离散变量稳健设计优化

引入蚁群打散、离散搜索等策略对基本蚂蚁算法进行了改进,并采用MATLAB语言编制了离散变量优化设计的蚂蚁算法程序。采用支持向量回归机对模糊概率等非线性函数进行仿真计算．提高了模糊稳健优化设计的求解效率。给出了混合离散变量的稳健优化设计实例,表明了所提出方法的有效性和实用性。     

蚁群算法的理论与应用

介绍了一种求解复杂组合优化问题的新的拟生态算法——蚁群算法。阐述了该算法的基本原理、几种改进蚁群算法以及蚁群算法在TSP问题、job-shop调度问题、大规模集成电路布线、电信网络路由等各种组合优化问题中的应用。     

蚁群算法求解人机布局优化问题

针对目前人机布局优化问题人机约束多、无算法,提出了一种符合人机特性的蚁群算法。为了将人机约束考虑在布局优化设计中,本文以载人潜水器主控制台的布局优化为例,采用层次分析法对主控制台人机特性定量分析,在此基础上结合蚁群算法进行主控台布局优化设计,并使用JACK软件模拟比较。结果证明:文中提出的符合人机特性的蚁群算法能够将人机约束和算法结合,从而得出符合人机约束的布局设计,提高操作员的工作舒适度。这种算法也能够广泛地用于其它人机环境的布局优化设计中。     

蚁群算法在一维下料优化问题中的应用

研究了一维下料优化问题,建立了一维下料的双目标多约束数学优化模型,并给出了求解模型的蚁群算法的具体实现过程;针对模型的特殊性,提出了零件编码和将所有下料方式首尾连接转化为蚂蚁路径的方法,并讨论了初始化参数变量的选择问题。通过一维下料实例进行验证,计算结果表明,此算法可逼近理论最优解,收敛速度较快,理论上可以解决多规格大规模的一维下料优化问题。